贝叶斯变点检测matlab

以下是贝叶斯突变检测的MATLAB实现方法：
1. 原理：
贝叶斯突变检测是一种基于概率的突变检测方法，其主要思想是通过先验概率和似然函数来计算后验概率，从而判断数据是否发生了突变。具体来说，该方法将数据分为两个部分，即突变前的数据和突变后的数据，然后分别计算两部分数据的概率分布，最后通过贝叶斯公式计算后验概率，从而判断数据是否发生了突变。

2. MATLAB相关代码：
以下是贝叶斯突变检测的MATLAB代码实现，其中包括调用函数和案例：

3.1 调用函数：

function [p, t] = bayesian_changepoint_detection(data, hazard_func, model, varargin)
% data: 数据
% hazard_func: 危险函数
% model: 模型
% varargin: 可选参数
% p: 后验概率
% t: 突变点

3.2 案例：

% 生成数据
data = [randn(1, 50), randn(1, 50) + 5, randn(1, 50)];
% 设置危险函数
hazard_func = @(r) constant_hazard(r, 50);
% 设置模型
model = @(data, t) gaussian_obs_log_likelihood(data(t:end), mean(data(1:t)), 1);
% 进行贝叶斯突变检测
[p, t] = bayesian_changepoint_detection(data, hazard_func, model);
% 绘制结果
figure;
hold on;
plot(data);
plot([1, length(data)], [t, t], 'r--');
title('Bayesian Changepoint Detection');